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公开(公告)号：CN113674160A
公开(公告)日：2021-11-19
申请号：CN202110530597.0
申请日：2021-05-15
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明属于图像处理技术领域，公开了一种应用于智能交通系统中的卷积网络图像去雾方法，将具有Maxout激活函数增强的暗通道特征层与多尺度并行特征层相结合用于提取更多的雾霾图像特征，保证图像信息完整性；利用混合卷积的残差网络与深度特征融合的方式提高雾霾图像特征层间细节信息的准确与丰富性；在非线性回归重建层中将高维信息从特征空间映射回图像RGB空间；利用目标损失函数调价网络参数，使得预测的图像与实际清晰图像之间的误差不断缩小，实现图像的去雾。本发明去雾后色彩自然，纹理细节丰富。相比暗通道先验算法、多合一去雾算法，在信噪比、平均梯度、结构相似性、信息熵等客观指标上平均提高约9.14％，复原图像整体清晰自然。
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公开(公告)号：CN112071027A
公开(公告)日：2020-12-11
申请号：CN202010823694.4
申请日：2020-08-17
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明属于计算机，嵌入式，通信测距技术领域，公开了一种超宽带测距山体滑坡预测方法、系统、装置及应用，包括：固定桩、避雷针、通信测距天线、防水封装外壳、太阳能电池板、太阳能电池板固定支架、测距通信仪固定台、SMA射频天线接口、串口通信单元、测距解算单元、显示单元、电源电压转换单元、供电接口、供电总开关、程序烧写接口、电子陀螺仪加速度计单元、单片微型计算机、ZigBee备用组网系统。本发明实现全天候对监测点的地质运动进行观测，对局部地质运动大于一定范围后进行预警，可对历史数据进行统计分析，对预测信息进行实时公告，对隐患点给出管理方案，相比同样mm级别的GNSS预测装置本发明成本低一个数量级。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113674160B
公开(公告)日：2024-09-10
申请号：CN202110530597.0
申请日：2021-05-15
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明属于图像处理技术领域，公开了一种应用于智能交通系统中的卷积网络图像去雾方法，将具有Maxout激活函数增强的暗通道特征层与多尺度并行特征层相结合用于提取更多的雾霾图像特征，保证图像信息完整性；利用混合卷积的残差网络与深度特征融合的方式提高雾霾图像特征层间细节信息的准确与丰富性；在非线性回归重建层中将高维信息从特征空间映射回图像RGB空间；利用目标损失函数调价网络参数，使得预测的图像与实际清晰图像之间的误差不断缩小，实现图像的去雾。本发明去雾后色彩自然，纹理细节丰富。相比暗通道先验算法、多合一去雾算法，在信噪比、平均梯度、结构相似性、信息熵等客观指标上平均提高约9.14％，复原图像整体清晰自然。
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公开(公告)号：CN114677289A
公开(公告)日：2022-06-28
申请号：CN202111124599.6
申请日：2021-09-24
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明属于图像去雾技术领域，公开了一种图像去雾方法、系统、计算机设备、存储介质及终端，所述图像去雾方法包括通过统计雾霾图像的相邻灰度概率构造累积分布函数，根据像素灰度的集中分布程度获得像素的平均阈值；根据天空区域的最大连通性获得粗分割的天空区域与非天空区域；通过引导滤波加强天空与非天空区域像素灰度的差异性，利用大津算法实现天空区域和非天空区域的精准分割；天空区域对数自适应变换估计透射率，非天空区域对改进的暗通道先验算法估计透射率，通过将天空与非天空区域的对应像素的透射率进行合成实现图像的去雾。本发明计算像素点灰度值可以准确得到像素通道的大气光值Ac，克服了暗通道先验算法在天空等明亮区域失效的缺陷。
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公开(公告)号：CN112085950B
公开(公告)日：2021-10-29
申请号：CN202010823818.9
申请日：2020-08-17
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明属于交通信息处理技术领域，公开了一种交通状态判别指标的估计方法、系统、存储介质及应用，所述交通状态判别指标的估计方法选择排队长度、交通流量及平均速度作为交叉路口的交通状态判别指标，根据雷达数据特性建立各个指标的估计模型并实现；通过实测数据进行特征提取，根据判别指标的变化情况和计算判别指标估计值与实际值的相对误差验证通过特征提取算法得到的排队长度、交通流量及平均速度的值是否正确。本发明根据雷达采集数据的特点建立数据解析模型，对道路交通状况进行实时监控，可以消除摄像头受特殊天气限制的影响，地感线圈对地面破坏性强，浮动车数据渗透率不足、采样频率低的缺点。
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公开(公告)号：CN112085951A
公开(公告)日：2020-12-15
申请号：CN202010823820.6
申请日：2020-08-17
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明属于智能交通技术领域，公开了一种交通状态判别方法、系统、存储介质、计算机设备及应用，通过将有效性问题转化为最佳聚类数目c的取值问题来反向确定c的取值；根据各个判别指标对交通状态贡献度的不同；采用主观赋权法与客观赋权法进行组合得到最终判别指标的权重，对FCM算法的欧式距离公式加权来实现对交通状态进行判别。根据交通雷达自身的特性以及在交通监测方面的优势，将雷达采集到的交通流参数对本发明构建的模型完成验证。实验结果表明：经过验证改进后的FCM算法可以准确快速识别出交叉路口的状态变化情况，并在智能交通系统中得到了应用。
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公开(公告)号：CN112085950A
公开(公告)日：2020-12-15
申请号：CN202010823818.9
申请日：2020-08-17
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明属于交通信息处理技术领域，公开了一种交通状态判别指标的估计方法、系统、存储介质及应用，所述交通状态判别指标的估计方法选择排队长度、交通流量及平均速度作为交叉路口的交通状态判别指标，根据雷达数据特性建立各个指标的估计模型并实现；通过实测数据进行特征提取，根据判别指标的变化情况和计算判别指标估计值与实际值的相对误差验证通过特征提取算法得到的排队长度、交通流量及平均速度的值是否正确。本发明根据雷达采集数据的特点建立数据解析模型，对道路交通状况进行实时监控，可以消除摄像头受特殊天气限制的影响，地感线圈对地面破坏性强，浮动车数据渗透率不足、采样频率低的缺点。
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